四个问题助你找到数据人才
四个问题助你找到数据人才
数据分析的人才不仅要懂得深度的倾听和表达，而且要对数据与商业间的感觉有足够的敏感度，懂得问问题，并能够在没有足够数据的情况下运用逻辑推演来分析现实问题。
今天我想讲一个似乎跟大数据没有关系的题目。很多时候我们想做成一件事，要先看人。大数据这个行业方兴未艾，人才短缺，故我们招聘时的面试就变得很重要。亦因如此，近年我面试候选人时，都设计一些问题，能让我一听答案，就知道对方是否具备这个岗位的基本能力，是不是我想要的人。
就拿数据分析师作为例子吧。一般来说，面试一开始我会让候选人先自我介绍。很多分析师可能会想，又要让我介绍自己啊，可能会有点不耐烦，但他们不知道，我这么做是有特别原因的。
介绍自己观察表达能力
其实这是面试的第一关，如果一个数据分析师连最熟悉的「自己」都不知道怎么表达，那他怎么向别人展示数据分析的结果或想法呢？在深不可测的商业场景中，做数据分析并服务业务部门毫不容易，若一
个分析师无法在短短5分钟内让我知道他的背景、他有什么优势能让他得到这份工作，这第一关就过不了。
第二个问题我通常会问：你过去做过什么数据分析或数据挖掘的项目，这个项目让你感觉最兴奋的是什么？因为我相信「赢」是一种习惯，若你曾做过很好的东西，将来你会追求做得更好，但如果你做过最好的东西在别人看来都只是一般的话，你就不是个很优秀的人。在面试中，我发现很多人之所以认为自己的项目做得好，只因他们从没用过数据，只不过抓到一些别人未做过的空白点，因而觉得自己做得很棒。类似这样的成绩，是很难说服我让他进入团队。
第三个问题，若你是行政总裁的分析师，今天是周一的上午，你要给老板看哪三个指标，让他知道公司上个星期的运营是可靠的？结果很多人连一个问题都没问我，就开始给答案了。这些答案五花八门，并且很容易推翻。一般来讲，这种人会让我很失望，因为连问题都没问好，怎么给答案呢？为什么不问一下，上个星期发生了什么事，老板最关心的是什么呢？如果连这些讯息都不知道的话，盲目给出的答案当然不可能是对的。
估算题考逻辑推理
最后，我一般会问一个需要猜的问题。譬如上个星期，我问一位来面试的分析师，中国的人口有多少？他说其实他不知道，但他猜有14个亿，并且说明了自己是怎么想的。
然后我又问，那你认为5年后中国的人口是多少？他再次给我一个数字以及他考虑的因素是什么，包括中国人口的增长情况、死亡率等等。
为什么问这个问题？我其实是在探寻，这个分析师在完全没有经验和足够数据的情况下，他的逻辑推演是怎样的。
然后，我问他感觉自己的答案有多准确，他说一半。所以我认为他对自己的认知还是比较客观的，至少没有在面试中因为急于表现而失去了对自己的判断。
总的来说，我认为数据分析的人才不仅要懂得深度的倾听和表达，而且要对数据与商业间的感觉有足够的敏感度，懂得问问题，并能够在没有足够数据的情况下运用逻辑推演来分析现实问题。当然，若在此基础上还能找到一个已经有「赢的习惯」的好员工，就更锦上添花了。
人才培养工作状态数据采集平台分析报告
人才培养工作状态数据采集平台分析报告 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
人才培养工作状态数据采集平台 平台数据分析报告 二○一一年十月 平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1办学基本条件统计表 践场所占有面积平方米；生均学生宿舍面积平方米；生均教学科研仪器设备值元；新增设备比例%；生均纸质图书册、电子图书；生
均年进书量册；百名学生教学用计算机台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位个。 学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比:1。高级职称教师占专任教师的%，具有硕士以上学位教师占专任教师的%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄岁。平均兼课量学时，听课次，走访学生寝室次，走访校外实习点次，参与学生社团文体活动次。
大数据分析平台技术要求
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告优选
大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿
美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000名大数据产业高端人才，形成500亿元大数据产业规模，建成国内重要的大数据产业基地，大数据应用人才在的需求量也将越来越大。 2）大数据行业发展趋势 整体来看，2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了 234 亿元，和2016年相比增速超过 39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。 “大数据技术与应用”是个新兴专业必能带动”IT时代“走向”DT时代”。2016年国家发展改革委、工业和信息化部、中央同意贵州省建设国家大数据（贵州）综合试验区，这也是首个国家级大数据综合试验区。此举旨在贯彻落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发201550号），加快实施国家大数据战略，促进区域性大数据基础设施的整合和数据资源的汇聚应用，发挥示范带动作用中国国家信息中心发展，在2017年发布的《中国大数据发展报告》显示贵州的大数据发展政策环境指数居全国第一，贵州各级政府在大数据这件事情上给企业也提供了许多的政策支持。随着贵州大数据产业的发展，贵州正吸引越来越多年轻人创业寻梦，吸引本土人才的回流。年轻人的选择，代表了趋势，聚人气的地方，一定有发展。在贵州大数据政策的指引下，走上了快速发展的通道。我们的发展速度也反映了贵州速度，据我所知，贵州省大数据相关企业已经达到8900家。
决策支持系统期末考试题(2019)
决策支持系统期末考试题 一、判断题（对的打√，错的打×；每题2分，共计10分） 1、决策支持系统使用大量数据和多个模式，形成决策方案，替代决策者实现决策。 2、专家系统使用知识和推理机制，运用定性分析的方式辅助决策。 3、数据仓库是面向主体的、集成的、稳定的、相同时间内的数据集合，用于支持决策。 4、云计算是利用远处的数据中心，通过互联网向客户提供软件、存储、数据处理等服务。 5、人们编写计算机程序是可以不受计算机硬件限制，按照人们的正常的思维方式进行。 二、选择题（在下列选项中，只有一个是正确的；每题2分，共计20分） 1、决策支持系统主要是解决决策过程中出现的（）问题。 A. 结构化问题 B. 半结构化问题 C. 非结构化问题 D. 不确定性问题 2、计算机中知识的表示不包括下列哪一种表述（）。 A. 数理逻辑知识 B. 产生式规则 C. 数学模型 D. 本体 3、决策支持系统的模型库中的模型是以（）方式存储的。 A. 计算机程序 B.数学模型 C. 本体知识 D. 产生式规则 4、（）是专家系统的理论基础。 A. 数据库 B. 数学模型 C. 知识库 D.知识表示 5、数据仓库的运行结构采用（） A. B/S 结构 B. C/S 结构 C. B/C 结构 D. PC结构 6、下列不属于联机分析处理基本功能的是（） A. 切片 B. 钻去 C.旋转 D.投影 7、在关联分析中，关于支持度和可信度的说法正确的是（）。 A. 支持度越大，关联规则就越重要 B. 可信度高，支持度低，则关联规则重要 C. 支持度是对关联规则精确度的衡量 D.可信度度是对关联规则重要性的度量 8 、基于云计算的决策支持系统设计方案主要体现在（）。 A. 海量数据的处理和并行数据挖掘 B. 软硬件资源隐没于云端，提供商收取费用 C. 分布式多服务器提供数据处理方法，结果自动获取 D. 原有的决策支持系统不能解决的问题，借助于云计算来解决
大数据人才培养
大数据产业人才培养计划贵州省在着力打造大数据产业发展应用新高地，推动大数据产业 建成全国领先的大数据资源中心和成为贵州经济社会发展的新引擎，大数据应用服务示范基地。按照“基础构建、集群聚集、创新突破”的思路，科学规划大数据产业布局，建基地、引人才、聚企业、抓应月，贵州印2014年2用、保安全、促创新，建设信息资源聚集地。2014发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》。明确从亿元资金，贵安新区每年各安排不少于1省和贵阳市、年起连续3年，个大―2年，用于支持大数据产业发展及应用。到2017贵州将形成1户50030数据产业示范园区，引进和培育户大数据龙头企业，聚集亿元，通过大数据带动相关产业规模达3000创新型大数据相关企业，名。名，引进和培养高端人才引进大数据领军人才1005000年2015年的3年至IDC 一方面，根据的调查报告，全球从2012的26% 的年增长率，超过1/4之间里，云计算的相关工作需求将出现的预测还表明，增长率再次证明了企业对云计算人才的巨大需求。IDC万的云计算相关岗位出现真空，而这方面的求职者年有约1702012值得也都缺乏云计算方面的实践经验，并且不具备完善的培训机制；万，云计算700170警醒的是，到2015年，这个数字将有万上升到亚太地区的云计算人才若以地区来看，产业面临着更大的人才缺口。亚太区的云计算相关人才需求预测，缺失要更加严重一些，根据IDC2015个百分点，到8，超过欧洲、中东等地区32%年增长率将达到．
万。这其中，中国地区也占了很大比例，尤其中年的人才需求是230 国还是一个拥有巨大发展潜力的市场。另一方面，根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。 大数据产业在中国已经被提高到国家战略层面，在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中就明确指出要以企业为主体，营造宽松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，促进大数深化大数据在各行业创新应用，着力推进数据汇集和发掘，等行业据产业健康发展。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村 推进基础研究和核领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。大部分都是然而，目前在云计算和大数据行业打拼的从业者中，在信息周刊的调
大数据分析平台的需求报告模板
大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程
2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能
4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器
人才培养工作状态数据平台建设与管理办法(仅供参考)
人才培养工作状态数据 采集平台建设管理办法（试行） 为贯彻落实《教育部关于印发<高等职业院校人才培养工作评估方案>的通知》（教高〔2008〕5号）及广东省有关评估文件精神，认真做好我校人才培养工作状态数据采集平台（以下简称“数据采集平台”）的数据上报、发布和日常建设工作，规范我校数据采集平台的建设与管理，以挖掘数据采集平台在提高学校管理水平、促进学校内涵建设、方便社会监督等方面的积极作用，特制定本管理办法。 第一条数据采集平台建设的重要意义 人才培养工作状态数据平台的建设与管理，是高等职业院校实现管理科学化、信息化、规范化的重要手段，是深化教育改革、强化办学特色、提高人才培养质量，实现学校快速发展的客观要求。数据采集平台既是反映学校基本办学条件相关数据的管理平台，也是上级教育行政部门对高等职业院校人才培养工作实施宏观管理的重要手段，同时也是社会机构和公众了解我校人才培养工作状态的主要途径。加强数据采集平台建设与管理工作，有利于逐步形成以学校为核心、教育行政部门为引导、社会参与的教学质量保障体系，促进高等职业教育健康发展。 第二条建设与管理工作的总体要求 数据采集平台的建设与管理，是以教育部和广东省教育厅相关工作文件为原则依据，以广东省教育厅发布的数据平台系统为载体，结合我校高职教育教学工作实际，开展数据维护和数据采集、汇总、分析、上报、发布等具体工作。作为学校加强质量管理的重要工作组成部分，学校各部门、单位和全体教职工，均有义务基于本职工作，按要求提供涉及本部门工作的相关数据，在确保质量的基础上，按时完成数据平台的信息采集工作。 第三条工作机构与主要职责
数据采集平台建设与管理是一项具有科学性、规范性、系统性、复杂 性的重要工作，要求数据采集能够动态、准确、如实地反映学校人才培养 工作的常态。为此，学校对数据采集平台的建设与管理明确工作机构与主 要职责。 1．工作机构 学校成立由主管教学校长牵头的“数据采集平台建设与管理领导小组”。领导小组成员由院办、教务处、学生处、人事处、财务处、设备处、科技处、继续教育学院、教育技术中心、评估与督导办及各教学单位的主要领 导组成。领导小组下设“数据平台管理办公室”，办公室挂靠评估与督导办。 2．主要职责 “数据采集平台建设与管理领导小组”的主要职责是：全面负责学校 数据采集平台的建设与管理、信息采集、数据上报及数据分析等工作的指 导和决策。 “数据平台管理办公室”（评估与督导办）的主要职责是：主要负责 数据采集平台的日常管理；数据采集工作的组织、协调、检查、指导、指 标内涵的解释以及数据审核、汇总和上报等工作，并在实施工作中制定信 息采集的工作规范和要求，研究解决信息采集过程中的疑难问题；组织学 校各部门对平台数据进行统计分析和研究，在学校高职所和教务处、人事 处等相关部门配合下撰写数据分析报告等。 各相关职能部门的主要职责：主要负责部门工作职能范围内的数据采集、审核工作，并组织、指导、督促、审核各教学单位相关数据的采集工作。审核、分析与职责工作相关的平台数据并提交分析报告，对相关状态 数据反映的问题，提出解决办法并组织实施。 各教学单位的主要职责是：主要负责组织教师及相关工作人员采集教师、专业、课程、校内外基地、产学合作、顶岗实习、学生就业等信息。
大数据人才培养说课材料
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流． 此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除万。这其中，中国地区也占了很大比例，尤其中年的人才需求是230 国还是一个拥有巨大发展潜力的市场。年大数据 2018另一方面，根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，万。此外美国企业还需要人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理150 人才。 在国务院印发的大数据产业在中国已经被提高到国家战略层面，营造宽《促进大数据发展行动纲要》中就明确指出要以企业为主体，松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，促进大数深化大数据在各行业创新应用，着力推进数据汇集和发掘，只供学习与交流． 此文档仅供收集于网络，如有侵权请联系网站删除等行业据产业健康发展。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村推进基础研究和核领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，心技术攻关，形成大数据
人才培养工作状态数据采集平台
人才培养工作状态数据采集平台填报指南（一） 评建办咨询电话 综合楼304 8715（1850）朱晓峰张磊 综合楼302 8715（1858）殷锐
一、 注释 例一 （一） 注释类别一 1. 院校名称若同时使用两个以上院校名的请一并填写。 2. 建校时间指院校独立设置具有举办高等职业教育资格的时间（上级主管部门批准时间）。 3. 建校基础指高职学院的筹建基础，具体包括哪几所学校。 4. 举办方（单一选项）:省级政府/地市级政府/行业/企业/其他 5. 院校性质（单一选项）:公办/民办 6. 院校类别（单一选项）:第一产业/第二产业/第三产业/综合 7. 立项部门（单一选项）:国家/省/未立项 8. 每位院校领导信息占一行。 9. 性别（单一选项）：男/女。 10. 每兼一门课即填一行
11.一体化教室是指兼具理论教学与动手能力培养功能的教室。（有待学院相关部门认定） 12.每个校内实践基地（含实验室、实习实训基地）填一行。 13.主要面向专业填制不超过5个。 14.支持部门（单一选项）：国家/省 15.社会（准）捐赠设备值泛指社会各方的捐赠，包括为学校所用，不为学校所有的可称为“准 捐赠”的仪器设备等；实物资产折算为资金统计。 16.大型设备指单价≥5万元的设备。 17.所列主要项目一般不超过5项。 18.专职管理人员，当其承担多个实验实训室管理时，以某个实验实训室为专职，其它都为兼 职。并在填写是表明“兼”。（有别于指导实训的教师） 19.每个校外实习实训基地填制一行格。其它校外教育资源，可以用“补充说明”形式表达。 20.是否有住宿条件（单一选项）：是/否 21.基地是否发放学生实习补贴（单一选项）：是/否 22.级别（单一选项）：省/市 23.部门（单一选项）：中央部委/省市部门/行业/企业/其他 24.日常教学经费包括实验实习费、教学仪器维修费、教学差旅费、资料讲义费、体育维持费 和聘请兼职教师费等。 25.校内专任教师可包括正式签约聘用的非在编的全职教师。 26.学历（单一选项）：博士研究生/硕士研究生/大学/专科/专科以下 27.学位（单一选项）：博士/硕士/学士 28.专业特长指教师在专业领域某一方面的优势和专长。 29.专业技术职务指教师获得的人事部门认定的职称，包括教师系列职称、工程系列职称、研 究员系列职称等；B1.技术职务等级（单一选项）：高级/中级/初级。（原中专的高级讲师也可计入高级职称人数，改制超过6年的高级讲师不再计入。） 30.职业资格等级指教师获得的劳动与社会保障部门、其他部委、行业、企业等颁发的各类职 业资格证书。各类技能证书也在本栏填写。 31.本学年所授课程全部列出 32.是否为专业带头人（单一选项）：是/否（有待学院相关部门认定） 33.是否为骨干教师（单一选项）：是/否（有待学院相关部门认定） 34.是否为双师素质（单一选项）：是/否。双师素质教师是指具有教师资格，又具备下列条件 之一的校内专任教师和校内兼课人员：⑴具有本专业中级（或以上）技术职称及职业资格
工程大数据分析平台
工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处
理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。
人才培养工作状态数据采集平台分析报告
关于人才培养工作状态数据采集平台的分析报告 高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台是促进学校管理现代化、标准化、制度化，完善教学质量保障体系的一个重要手段和途径。 学院领导高度重视《2015年人才培养状态数据平台》采集工作，组织相关部门和人员召开会议，对2015年填报要求认真学习和研究，对填报细节工作逐一落实，按照源头录入、规范采集的原则，有组织、有步骤地进行了数据采集和填报。以用好数据采集平台为依据，通过数据采集平台的建设来引导学院的内涵建设，规范学院各单位的日常工作，促进学院办学水平的提升。对各项数据进行了深入细致的分析，找出了学院一年来取得的成绩以及尚存在的问题，并对存在的问题制定了相应的整改措施。 根据省教育厅关于数据平台培训工作通知要求，我院精心挑选两名责任心强且技术过硬的骨干教师专门负责汇总各项数据。按照填报精神，我院分管院长亲自召开数据填报安排会议，要求各部门高度重视数据平台采集工作，统一思想，加强学习，提高认识，充分理解新版数据平台中的各项指标内涵，从源头上确保采集数据的准确性和实时性，切实按照“独立、原始、及时、公开”的原则建设数据平台，充分发挥数据平台在学院人才培养工作中的宏观调控作用，推进学院各项管理水平再上一个新的台阶。 我院在使用和改进完善人才培养状态数据采集平台的过程中体会到：一是数据采集平台是我院实施人才培养工作动态监测，
及时发现问题，实现科学决策，进行宏观调控，实施规范管理的重要手段。二是数据采集平台不能是应付评估才建设的临时工作，而应该是作为学院教学质量保障机制的重要部分，建立长效机制，制定规章制度，明确牵头单位，为学院的科学、规范管理和教育教学质量提供保障，为学院决策提供依据。三是人才培养状态数据采集平台是我院发展的风向标，通过对自身人才培养工作状态数据的分析，我院能够较为清晰地掌握本校的发展现状及未来的发展趋势，便于高职院校实现教学质量的自我监控和自我评估，有利于规范自己的教育教学管理、加强内涵建设、创新人才培养模式、构建全方位多角度的人才培养质量保障体系。四是有利于教育部或省教育厅的专家组来我院进行指导时能够准确的指出我院当前发展中存在的问题，更可以有针对性地提出解决问题的方案，更有利于我院今后的发展。 我院建立健全了《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》定期分析制度，充分发挥其对学院工作状态的反映和监控作用。以《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》上的信息为引导，推进教学改革，加强专业建设、课程建设和教学团队等各项建设工作，不断培育特色，提升人才培养工作水平，逐步构建学院自主发展，社会参与，自我约束、自我发展的新机制。 通过对学院2014年—2015年人才培养工作状态数据采集平台的分析，对照普通高等学校基本办学条件指标（教发[2004]2号），学院在生师比、实践教学场所、生均占有面积、生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已基本达
大数据系统架构人才培养方案
大数据培训方案简介 大数据人才的培养是一项系统工程，企业可以通过在内部遴选相对符合基础条件的员工，打造自己专业的大数据团队，使学员能系统化获取知识结构和专业技能。 通过课程学习可以使学员获得如下能力： ?通过本专业的学习，学员可以了解云计算、机器学习，文本和语义分析，图计算，可视化分析，以及MapReduce，NoSQL数据库，在并行计算等领域的基本概念，熟悉并行文件系统和分布式存储系统的组织方式和基本技术，掌握Map-Reduce的编程模型、相关基础和高级编程语言。 ?了解Hadoop生态系统的组成和主流模块的架构原理，以及其在典型工业界的大数据处理和分析领域的应用场景。使学员掌握海量数据计算的基本概念与原理，特别是面向分布式计算和存储的关键技术原理，培养员工解决大规模数据处理的基础能力，学会编写简单数据处理程序。 大数据系统架构师培养方案 课程介绍： 该课程将带领学员理解大数据处理的分析思路和方法，提高大数据技术架构设计能力和管理能力，采用理论与实践相结合的授课方式，来掌握解决实际问题的能力。该课程中设计的技术难点和关键点均举例说明，让学员更加容易掌握。并在培训过程中与学员交流培训经验与技巧，以帮助学员将大数据技术复制下去。
另外，在实战演练过程中介绍大数据项目开展步骤及项目控制。 课程天数： 3~12天 培训目标： 通过课程培训，让学员掌握： 1、掌握大数据方法体系； 2、掌握Hadoop原理技术； 3、掌握大数据质量管理体系； 4、掌握大数据架构设计思路与方法； 5、掌握大数据架构课程培训技巧； 6、掌握大数据项目的开展步骤及项目控制技巧； 7、授课期间搭建一个基于hadoop的大数据模拟架构平台。 培训对象： 大数据运营、管理和分析人员 参训条件： 管理人员及数据分析人员 课前调研： 在开课之前，与学员和领导进行访谈，进一步明确领导对课程的期望，并了解学员的基础，倾听学员的建议，有针对性的优化培训思路。 课程大纲：
高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台解释说明
《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》 填写注意事项与注释（V2.16a001） （以统计时段为2018年9月1日至2019年8月31日为例） 一、基本注意事项 （一）表格填写前，请注意阅读窗口上部的注释和说明内容。 （二）平台或注意事项中未特殊说明的项目均填写采集当年的数据。 （三）时间填写方法 1．单项填写时间为：××××-××，例如，2015年9月应填写为：201509。 2．区间填写时间为：××××-××至××××-××，例如，2015年9月至2015年11月应填写为：201509至201511。 3．除表中特别说明外，此次填报时间范围为2010-09-01至2011-08-31，历年时间范围为高职学院成立起至2011-08-31。 4．日期中的连接符“-”为英文半角状态下的符号。 （四）其他注意事宜 1．项目必须使用全称，主要涉及的项目包括学院名称、专业名称、班级名称、课程名称、杂志名称、发证机构、单位名称等。 2．没有或不需填写内容的项目无需填写任何符号、文字或数字，空白即可。 3．有“序号”项目的表格，序号一定不能为空。有“编号”（包括教工号、专业代码、课程代码、班级代码、机构代码等）填写要求的表格，编号必须齐全，不可为空，且前后一致。 4．平台中提供选择的项目请按要求进行选择，不得输入或粘贴，否则表格合并过程中会出现数据错误。 5．特别注意表中不要出现“空行”，否则将影响数据汇总的准确性。 6．一个单元格中有多个项目或多个人时，除特别说明外，各项目、姓名之间用顿号（“、”）连接。 7．注意各项目的计量单位，必须按要求的计量单位进行填写。 二、分项注意事项 A1基本信息
(完整版)校本人才培养工作状态数据采集与管理平台管理办法
襄阳汽车职业技术学院 校本人才培养工作状态数据采集与管理平台管理办法 （试行） 第一章总则 第一条根据《教育部办公厅关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》（教职成厅〔2015〕2 号）和《关于印发〈高等职业院校内部质量保证体系诊断与改进指导方案（试行）〉启动相关工作的通知》（教职成司函〔2015〕168 号）的要求，认真做好我校人才培养工作状态数据采集与管理平台（以下称“数据采集平台”）的数据采集与上报工作，及时分析我校人才培养工作状态，使数据采集常态化，满足我校开展教学工作诊断与改进（简称诊改）的需要, 特制定本办法。 第二条数据平台是运用现代数据信息管理技术，对高等职业院校人才培养工作状态数据进行战略重组和系统优化，以不断完善教学质量保障体系，促进管理的制度化、规范化、信息化，从而提升管理水平，提高管理效益，深化内涵建设。 第三条通过数据平台的建设和有序运行，实现其“统计汇总、反映现状，管理监控、促进规范，分析开发、提供决策” 的基本功 第二章机构与职责
第四条组织机构设置为确保做好校本数据采集平台的管理和使用，学校成立数据采集管理办公室，办公室设在质量监督管理办公室。 各部门的数据采集具体分工按数据采集平台表格的特征归口负责，由质量监督管理办公室负责具体分工安排。 第五条职责1．数据采集平台由质量监督管理办公室统一管理，具体负责全院数据采集的组织工作，包括数据采集平台的运行管理与维护、对各部门报送的数据进行最终汇总、审核，形成总的分析报告提交院领导审议；并负责上报省教育厅或教育部。 2．各处室、各系（部）及有关单位指定专人（信息采集管理员）负责本单位数据的采集、汇总和审核，审核的内容包括数据填报格式的规范性、数据及字段的完整性、及时性和准确性等。 3．各处室、各系（部）及有关单位负责人为本部门信息数据采集工作的第一责任人，各填报单位在完成初始数据的采集、汇总、审核确认后，将电子数据报质量监督管理办公室。 4．各处室、各系（部）对相关条目数据进行统计分析，并形成分析报告，报送质量监督管理办公室。 第六条数据采集工作实施工作责任制，纳入各部门工作目标绩效考核。
大数据 技术架构解析
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是
大数据分析平台技术要求
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告
大数据技术与应用专业 人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000